Directing Technology Addiction Research in Information Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this second part of a series of articles to direct technology addiction research in the information systems discipline, we discuss the history, conceptualization, and measurement of technology addiction. We admit that it is possible to label the phenomenon as overuse or excessive use as long as it is defined and measured by the presence and the magnitude of the six core symptoms of behavioral addictions: salience, mood modification, tolerance, withdrawal, conflict, and relapse. The advantage of this terminology is that it does not attribute one's problems to helplessness and does not pathologize the behavior, implying that it may possibly be corrected. Nevertheless, we posit that the term technology addiction is currently the most reasonable choice that may need to be adjusted as we learn more about this phenomenon and its potential similarities to and differences from established behavioral addictions. Dependence, obsessive/compulsive use, and pathological/problem use terms should not be used as synonyms for technology addiction as a form of mental disorder. Researchers should not include the name of the IT artifact as the subject of addiction (e.g., "Facebook addiction"). Instead, they should focus on the activity that is mediated through the IT artifact (e.g., "addiction to Facebook use").
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».